CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

35
APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 1 CAD Computer Aided Diagnosis Irène Buvat 1 et Frédéric Paycha 2 1. Imagerie et Modélisation en Neurobiologie et Cancérologie, UMR 8165 CNRS - Université Paris 7 - Université Paris 11 - Orsay 2. CHU Louis Mourier, AP-HP, Colombes

Transcript of CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

Page 1: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 1

CADComputer Aided Diagnosis

Irène Buvat1 et Frédéric Paycha2

1. Imagerie et Modélisation en Neurobiologie etCancérologie, UMR 8165 CNRS - Université Paris 7 -

Université Paris 11 - Orsay

2. CHU Louis Mourier, AP-HP, Colombes

Page 2: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 2

Introduction

CAD = diagnostic assisté par ordinateur

Diagnostic :

• Détection : identification de zones suspectes

• Quantification : fournir des paramètres susceptiblesd’améliorer le diagnostic ou la classification

Page 3: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 3

Exemples classiques

• Détection : mammographie, coloscopie virtuelle,nodules pulmonaires

• Quantification : perfusion myocardique, SUV, volumetumoral…

Page 4: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 4

Questions

• Peut-on faire confiance aux programmes de CAD ?

• Comment interpréter à leur juste mesure les valeursissues de ces programmes ?

Nurse, rush this patient to the maternity ward!She’s about to deliver a baby !

Page 5: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 5

Programme

• Interprétation quantitative des images TEP au FDG pour lesuivi thérapeutique, Irène Buvat

• Autres applications du CAD : exemples (scintigraphieosseuse, fusion d’images) et procédures d’évaluation,Frédéric Paycha et Irène Buvat

Page 6: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 6

Interprétation quantitative des images TEPau FDG pour le suivi thérapeutique

Irène Buvat

Imagerie et Modélisation en Neurobiologie et CancérologieUMR 8165 CNRS - Université Paris 7 - Université Paris 11

Orsay

[email protected]

Page 7: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 7

Introduction

• Paramètres mesurés en TEP au FDG :- SUV (systématiquement)- volume métaboliquement actif

• Rôle de ces paramètres- Diagnostic (+/--)- Suivi thérapeutique (++/-)- Radiothérapie (+/-)

Malgré ses défauts, l’usage répandu du SUV soulignele besoin de quantification (et de standardisation)

Page 8: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 8

Rappels (cf APRAMEN novembre 2006) (1)

• Pas de méthode standard d’estimation de SUV

- durée t entre injection du FDG et acquisition variablealors que le SUV en dépend

- facteur de normalisation variable (poids, massemaigre, surface corporelle, …)

- région utilisée pour le calcul du SUV d’une tumeur(SUVmax, SUVmean, SUV40%, etc…) variable

- protocoles de correction (atténuation via un CT ounon, diffusion, volume partiel, mouvementrespiratoire) variables

- protocoles de reconstruction des images (doncniveau de bruit) variables

Page 9: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 9

Rappels (2)

• Conséquences :

- La qualité/fiabilité de la quantification dépendfortement du protocole d’acquisition et de traitementutilisé

- Des méta-analyses et comparaisons multicentriquessont pratiquement impossibles

- Suivi thérapeutique faisable en conditions trèsstandardisées

Page 10: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 10

Un exemple concret : méta-analyse de la littérature

Berghmans et al, J Thoracic Oncol 2008: 6-12

• 13 études concernant la valeur pronostique du SUV de latumeur primaire dans les NSCLC

Study Type of

SUV

SUV

normalization

SUV threshold

definition

SUV

threshold

Ahuja (26) SUV mean

(SUR)

Weight Best cut-off 10

Sugawara (23) SUV max Lean body mass Median 8.7

Vansteenkiste

(22)

SUV max Weight Best cut-off 7

Dhital (20) SUV max Weight Best cut-off 15 or 20

Higashi (16) SUV mean Weight Best cut-off 5

Jeong (18) SUV max Weight Best cut-off 7

Downey (25) SUV max Weight Median 9

Port (11) Non

specified

SUV

- Arbitrary 2.5

Sasaki (24) SUV max Weight Best cut-off 5

Prevost (21) SUV mean

SUV max

Weight

Lean body mass

Literature value 10

Eschmann (19) SUV mean Weight Best cut-off 12

Borst (14) SUV max Weight Median 15

Cerfolio (13) SUV max Weight Median 10

Page 11: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 11

Rappels (3)

• Atouts du SUV :

- Il « normalise » les images, même si cettenormalisation est imparfaite

- En clinique (i.e. sans correction de volume partiel), ilcombine des informations concernant le volumemétaboliquement actif et l’activité métabolique, 2quantités importantes pour la caractérisation destumeurs

Page 12: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 12

Questions du jour

Peut-on utiliser le SUV pour le suivi thérapeutique ?

Qu’en est-il du volume métaboliquement actif,et du TLG (total lesion glycolysis) ?

Page 13: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 13

Contexte du suivi thérapeutique

• Y a t-il un index plus fiable qu’un autre ?

Perrine Tylski1, Michelle Dusart2, Hatem Necib1,Bruno Vanderlinden2, Irène Buvat1

1. UMR 8165 CNRS - Paris 7 - Paris 11, Orsay2. Institut Jules Bordet, Bruxelles

Page 14: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 14

Y a t-il un index plus fiable pour le suivi ?

• 2 patients atteints de cancer bronchique (NSCLC stade IV)sous chimiothérapie, avec 5 et 6 examens PET/CT

• 17 évolutions de tumeurs entre 2 examens : 9 réponsespartielles, 2 lésions stables, 6 progressions

Patient1 Tumeur2 Examen2 Patient1 Tumeur2 Examen3

Page 15: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 15

Grandeurs et index étudiés

• Volumes métaboliquement actifs (4 définitions) :V40%, Vseuil&fond

*, Vexpert, Voptim§

• SUV (6 définitions) :SUV moyen dans les 4 volumes définis ci-dessusSUVmax, SUV15mm∅x12mm

• TLG (4 définitions) :V x SUV moyen correspondant

Pour chaque indice I (14 indices) et chaque tumeur,calcul de l’évolution d’un examen à l’autre :

%change = 100x(I2 - I1)/I1

* Nestle et al. J Nucl Med 2005; 46:1342–1348§ Tylski et al, J Nucl Med 2007; 48:43P

Page 16: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 16

Exemple

• Patient 1, tumeur 2, examens 2 et 3

Page 17: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 17

Résultats complets

• Patient 1 : évolutions moyennes des 3 grandeurs

Les évolutions sont souvent, mais pas toujours, cohérentes.

Page 18: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 18

Résultats complets

• Patient 2 : évolutions moyennes des 3 grandeurs

Les évolutions sont souvent, mais pas toujours, cohérentes.

Page 19: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 19

Résumé

• Dispersion moyenne sur les 17 cas :35% pour les évolutions de SUV80% pour les évolutions de TLG138% pour les évolutions de volumes

En moyenne, ce sont les évolutions de SUV quisont les moins dépendantes de l’index SUV utilisé

Pour chaque grandeur (SUV, Vou TLG), on peut calculer l’écart-type σ des variations relatives,qui caractérise la dispersion desvaleurs des index pour cettegrandeur

σ

Page 20: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 20

Corrélation à la classification clinique

L’analyse conjointe des évolutions en SUV et envolume est bien corrélée à la classification clinique…

Page 21: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 21

Corrélation à la classification clinique

… mais pas l’analyse des TLG

Page 22: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 22

Bilan

• Variations des SUV les moins dépendantes de l’indexutilisé

• Nécessité de considérer à la fois le SUV et le volume pourstatuer sur l’évolution

Pour une grandeur (SUV, V, ou TLG), peut-on tirerparti des différentes estimées mesurables ?

Page 23: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 23

Idée

• Si tous les index SUV (SUVmax, SUVmean, SUVexpert, …)varient dans le même sens d’un examen au suivant, il estprobable que la variation observée soit réelle

• Utiliser différents index mesurant a priori la mêmegrandeur (ici SUV), pour associer un degré de significativitéà l’évolution observée

Page 24: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 24

Méthode

• Calcul systématique des variationsd’un examen à l’autre de chacundes 6 index SUV :pour une tumeur, 6 variations deSUV disponibles

• Test statistique : test bootstrapnon paramétrique permettant dedéterminer si l’hypothèse H0 « lavariation de SUV est nulle » estrejetée pour p<0,05

Page 25: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 25

Résultats

• Patient 1 : toutes les variations significatives (p<0,05) saufune

p>0.05

Page 26: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 26

Résultats

• Patient 2 : toutes les variations significatives (p<0,05)

Page 27: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 27

Conclusion

Il est possible de mettre à profit différentesméthodes d’estimation de SUV pour déterminer si

la variation de SUV (dans le contexte du suivithérapeutique) est significative

La même approche peut s’appliquer à l’estimationdes volumes métaboliquement actifs

Page 28: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 28

Au delà des valeurs moyennes de SUV ?

• Approche actuelle :- caractérisation de chaque tumeur par une valeur deSUV (SUVmax, SUVmean, …)- hypothèse sous jacente : tumeur « homogène »

• Idée :- caractériser l’évolution tumorale au niveau de chaquevoxel par des approches d’imagerie paramétrique (typeSISCOM ou SPM…)

• Prérequis :- recalage des volumes PET/CT acquis à des semainesd’intervalles

Page 29: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 29

Principe

• Comparaison de 2 examens successifs

1. Recalage rigide local utilisant les CT

2. « Soustraction » voxel à voxel des volumesd’images

3. Identification des voxels dans lesquels le SUV aévolué significativement d’un examen à l’autre parune analyse biparamétrique

Page 30: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 30

Exemple

PET1(i)

PET1(i)-PET2(i)

Page 31: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 31

Comparaison de plus de 2 examens successifs

t0 12 sem (2C) 23 sem (4C) 35 sem (3C) 46 sem (0C)

temps (semaines)

activitémétabolique

Page 32: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 32

Exemple

temps (semaines)0 12 23 35 46

activité métabolique

Page 33: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 33

Discussion

• Visualisation des hétérogénéités du comportement destumeurs

• Perspectives :- identification des temps optimaux de réalisation desPET/CT

temps (semaines)0 12 23 35 46 0 12 23 35

temps (semaines)0 12temps (semaines)

0 12 23temps (semaines)

Page 34: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 34

Conclusion

• De nombreuses voies sont envisageables pour exploiterquantitativement, et de façon statistiquement fondée, desexamens longitudinaux en PET/CT, malgré la variabilité desparamètres estimés :

- tests statistiques non paramétriques exploitant lesdifférentes estimées- imagerie paramétrique

• Cette exploitation n’est cependant possible que si lesexamens sont réalisés dans des conditions quasi-identiquespour que les variations de fixation observées soientcorrélées à des variations ayant trait aux tumeurs

Page 35: CAD Computer Aided Diagnosis - guillemet.org

APRAMEN - Irène Buvat - 18 mars 2008 - 35

Remerciements

Diaporama disponible surhttp://www.guillemet.org/irene/conference

Perrine Tylski, Hatem Necib,Michelle Dusart, Bruno Vanderlinden